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Internet sécuriséRégularisation (L1, L2)
La régularisation est un type d'optimisation de modèle utilisé dans l'apprentissage automatique qui permet d'éviter l'ajustement excessif. Le surajustement est un problème dans lequel un modèle devient trop sensible aux particularités de l'ensemble de données d'apprentissage, au lieu de se généraliser à de nouvelles données inédites. La régularisation permet de lutter contre ce problème et d'aider les modèles à faire des prédictions précises.
Les deux types de régularisation les plus courants sont L1 et L2.
Régularisation L1
Également connue sous le nom de régression LASSO, la régularisation L1 est une technique utilisée pour réduire la complexité d'un modèle. Pour ce faire, elle réduit les poids associés à certains paramètres, ce qui a pour effet d'éliminer du modèle les caractéristiques peu fréquentes, bruyantes ou non pertinentes. Cela permet au modèle d'être plus généralisé et moins enclin à l'ajustement excessif. En outre, la régularisation L1 facilite la sélection des caractéristiques.
Régularisation L2
Contrairement à la régularisation L1, la régularisation L2 ne réduit pas les poids de certains paramètres. Au lieu de cela, elle ajoute un terme de pénalité qui pénalise les poids importants. De cette manière, la régularisation L2 encourage les poids à rester aussi petits que possible, ce qui permet de réduire la complexité du modèle. En outre, comme le terme de pénalité ne pénalise que les poids importants, il permet de prendre en compte les modèles non linéaires, ce que la régularisation L1 ne permet pas.
Conclusion
La régularisation permet d'optimiser les modèles d'apprentissage automatique en empêchant l'ajustement excessif et en facilitant la sélection des caractéristiques. Les deux types de régularisation les plus courants sont L1 et L2, qui ont des approches légèrement différentes pour réduire la complexité du modèle. L'utilisation de techniques de régularisation peut contribuer à améliorer la précision et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.
